{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期-部件”:[[2024,9,12],“日期-时间”:“2024-09-12T08:29:48Z”,“时间戳”:1726129788773},“引用-计数”:42,“发布者”:“Elsevier BV”,“许可证”:[{“开始”:“日期-零件”:[[2021,10,1]],“日期时间”:”2021-10-01T00:00:00Z“,”timestamp“:163304640000},”content-version“:“tdm”,“延迟天数”:0,“URL”:“https://www.elsevier.com/tdm\/userlicense\/1.0\/”},{“开始”:{“日期部分”:[[2021,10,1]],“日期时间”:“2021-10-01T00:00:00Z”,“时间戳”:1633046400000},“内容版本”:“stm-asf”,“延迟天数”:0,“URL”:“https://doi.org/10.15223\/policy-017”},{“开始”:{“日期部分”:[[2021,10,1]],“日期-时间”:“2021-10-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1633046400000},“content-version”:“stm-asf”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/doi.org\/10.15223\/policy-037”},{“start”:{“date-parts”:[[2021,10,1]],“date-time”:“2021-10-01T00:00”,“时间戳”:163304 6400000},-days“:0,”URL“:”https:\/\/doi.org\/10.15223\/policy-012“},{“start”:{“date-parts”:[[2021,10,1]],“date-time”:“2021-10-01T00:00:00Z”,“timestamp”:163304640000},“content-version”:“stm-asf”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\\/doi.org\/10.15223\/policy-029”}0000},“content-version”:“stm-asf”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/doi.org\/10.15223\/policy-004”}],“content-domain”:{“domain”:[“elsevier.com”,“sciencedirect.com”],“crossmark-restriction”:true},“short-container-title”:[“Neurocomputing”],”published-print“:{”date-parts“:[2021,10]]},”doi“:”10.1016\/j.neucom.2021.05.086“,”type“:”journal-article“,”created“:{”日期部分“:[[2021,5,27]],”日期时间“:“2021-05-27T13:04:20Z”,“timestamp”:1622120660000},“page”:“168-178”,“update-policy”:”http://\/dx.doi.org\/10.1016\/elsevier_cm_policy“,”source“:”Crossref“,“is-referenced-by-count”:5,“special_numberning”:“C”,“title”:[“用于单个图像去除的金字塔完全剩余网络”],“前缀”:“10.1016”,“卷”:“456”,”“作者”:[{“给定“:”广乐“,”家庭“:“姚”,“sequence”:“first”,“affiliation”:[]},{“given”:“Cong”,“family”:“Wang”,“序列”:“additional”,“filiation“:[]{”给定“:”宇通“,”family“:”Wu“,”sequence“:”additional“,”affiliance“:[]},}“giving”:“Yang”,”faily“Wang“,”序列“:”additional“”,“atriation”:“[]}],“member”:“78”,“reference”:[{“key”:“10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0005”,“非结构化”:“Y.LeCun,Y.Bengio,图像、语音和时间序列的卷积网络,收录于:M.A.Arbib(编辑),《大脑理论和神经网络手册》,麻省理工出版社,1995年,第255\u2013257页。http://www.iro.umontreal.ca\/lisa\/pointeurs\/handbook-convo.pdf。“},{”key“:”10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0010“,”first page“:丰富的特征层次结构可用于准确的对象检测和语义分割”,“author”:“Girshick”,“year”:“2014”,“journal-title”:“CVPR”},{“issue”:“8”,“key”:“10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0020”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first-page”:“1915”,“doi”:“10volume“:”35“,”author“:”Farabet“,”year“:”2013“,”journal-title“:”IEEE TPAMI“},{“key”:“10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0025”,“first-page”:“4627”,“article-title”:“用于单图像去叠的双通道网络中的双路径”,“author”:“Yang”,“year”:“2019”,“journal-title”“:”IJCAI“}”,{”key“”:“1016\/j.neucom.2021.05.086._b0030“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”DOI“:”10.1016\/j.jvcir.2020.102897“,”article-title“:”弱监督单幅图像去噪“,”volume“:”72“,”author“:”Wang“,”year“:”2020“,”journal-title”:“j.Vis。Commun公司。图像表示。“},{”key“:”10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0035“,”首页“:”770“,”文章标题“:”图像识别的深度残差学习“,”作者“:”何“,”年份“:”2016“,”期刊标题“:”CVPR“},{”key“:”10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0040“,”首页“:”2261“,”文章标题“:”密集连接卷积网络“,”作者“:”黄“,”年份“:”2017“,”journal-title“:”CVPR“},{“key”:“10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0045”,“首页”:“528”,“article-title”:“检测和删除视频中的雨”,“author”:“Garg”,“year”:“2004”,“journal-title”:“CVPR”},}“key”:“101016\/j.neucomm.2021.05.0086_b0050”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“N.Brewer,N。刘,利用雨的形状特征识别和去除视频中的雨,in:结构、句法和统计模式识别,2008年,第451\u2013458页。doi:10.1007\/978-3-540-89689-0_49。doi:10.1007\/978-3-540-89689-0_49.“,”doi“:”10.1007\/988-3-5408-8989-0_49“},{“问题”:“1”,“密钥”:“10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0055”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“首页”:“71”,“doi”:“101007\/s1123-014-0759-8”,”article-title“:”利用本地相位信息从视频中删除雨水“,”volume“112”,“author”“:”Santhaseelan“,”年份“:”2015“,”journal-title“:”IJCV“},{“issue”:“8”,“key”:“10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0060”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first-pages”:“1421”,“doi”:“101007\/s11760-012-0373-6”,“article-title”:“从视频中去除雨水:评论”,“volume”:”8“author”:“Tripathi”,”year“2014”,“journal-title”:“信号、图像和视频处理”},{“问题”:“4”,“密钥”:“10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0065“,“首页”:“1742”,“文章标题”:“通过图像分解自动去除基于单个图像的雨纹”,“卷”:“21”,“作者”:“康”,“年份”:“2012”,“日志标题”:”IEEE TIP“},{“键”:“10.1016\/j.nucom.2021.05.0086_b0070”,“doi-asserted-by”:“交叉引用”,“非结构化”:“Y.Luo,Y.Xu,H。Ji,通过区分稀疏编码从单个图像中去除雨水,in:ICCV,2015,pp.3397\u20133405。doi:10.1109\/ICCV.2015.388。doi:10.1109\/ICCV.2015.388.“,”doi“:”10.1109\/ICV.2015.388“},{“key”:“10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0075”,“first-page”:“2736”,“article-title”:“使用层优先级删除雨条”,“author”:“Li”,“year”:“2016”,“journal-title“:”CVPR“}”,{”key“10.1016”:“j.neucomm.2021.05.0086_b0080”,“首页”:“919”4“,”文章标题“:”使用自适应非局部均值过滤器进行单幅图像去噪”,“作者”:“Kim”,“年份”:“2013”,“日志标题”:“ICIP”},{“key”:“10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0085”,“首页”:“1715”,”article-title“:“通过深度细节网络从单个图像中去除雨水”,“author”:“Fu”,“year”:“2017”,“journal-title”:“CVPR”}10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0090“,“首页”:“1685”,“article-title”:“从单个图像中检测和删除深层联合降雨”,“作者”:“杨”,“年份”:“2017”,“日志标题”:“CVPR”},{“key”:“10.1016\/j.nucom.2021.05.0086_b005”,“首页面”:“262”,“article-title”:“用于单个图像去噪的递归挤压和激发上下文聚合网络”,“作者”:“李”,“年份”:“2018”,“日志标题”:“ECCV”},{“密钥”:“10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0100”,“首页”:“695”,“文章标题”:”使用多流密集网络去噪的密度感知单个图像”,“作家”:“张”,“年”:“18”,“日记标题”:key“:”10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0105“,”首页“:”3937“,”article-title“:”渐进式图像去网络化:一个更好更简单的基线“,”author“:”Ren“,”year“:”2019“,”journal-title”:“CVPR”},{“key”:“10.1016\/j.nucom.2021.05.0086_b0110”,“首页”:“12270”,“article-title”“:”使用高质量真实降雨数据集进行空间关注的单幅图像去噪”,“作者”:“Wang”,“年份”:“2019年”,“新闻标题”:“CVPR”},{“关键”:“10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0115”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“非结构化”:“C.Wang,X.Xing,Y.Wu,Z.Su,j。Chen,DCSFN:用于单图像雨水去除的深度跨尺度融合网络,in:MM,ACM,2020,pp.1643\u20131651。doi:10.1145 \/3394171.3413820。doi:10.1145\/33941171.3413820.“,”doi“:”10.1145\/3294171.3413820“},{“问题”:“5”,“关键”:“10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0120”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“首页”:“1437”,“doi”:“101007\/s10489-019-01567-5”,”article-title“通过具有空间上下文信息聚合的深金字塔网络进行单图像去序”,“卷”:“50”,“作者”:“王,“年份”:“2020年”,“新闻标题”:“申请。智力。“},{”key“:”10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0125“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”C.Wang,Y.Wu,Z.Su,j.Chen,《自校正去谐网络的联合自关注和标度聚集》,载:MM,ACM,2020,pp.2517\u20132525。doi:10.1145 \/3394171.3413559。doi:10.1145\/33941171.3413559.“,”doi“:”10.1145\/3294171.3413559“},{“key”:“10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0130”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“H.Zhu,C.Wang,Y.Zhang,Z.Su,G.Zhao,物理模型引导的深层图像去噪,in:ICME,IEEE,2020,pp.1\u20136。doi:10.1109\/IME46284.2020.9102878。doi:10.1109\/IME46284.20200.9102878.“,”doi“:”10.1109\/ICE46284.2020.9102878“},{“问题”:“5”,“键”:“10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0135”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“首页”:“2697”,“doi”:“101007\/s11042-015-2657-7”,“文章标题”:“通过引导L0平滑过滤器去除单幅雨雪”,“体积”:“75”,“作者“:”丁“,”年份“:”2016“,”期刊标题“:”多媒体工具应用。“},{”issue“:”6“,”key“:”10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0140“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“1397”,”doi“:”101109\/TPAMI.2012.213“,”article-title“:”Guided image filtering“,”volume“:1.05.086_b0145“,”首页“:”1056“,”文章标题“:”用于单图像去训练的非局部增强编码器-解码器网络,“作者”:“Li”,“年份”:“2018”,“期刊标题”:“ACM MM”},{“密钥”:“10.1016\/j.neucom.20210.05.086_b0150”,“首页”:“7132”,“文章标题”:“挤压和激励网络”,“作者”:“Hu”,“年份”:“2018”,“期刊标题”:“CVPR”},{“密钥”:“10.1016\/j.neucom.20210.05.086_b0155”,“首页“:”8022“,”article-title“:”单幅图像除雨深度关注特征“,”author“:”Hu“,”year“:”2019“,”journal-title”:“CVPR”},{“key”:“10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0160”,“首页”:“1633”,“article-title”“暴雨图像恢复:物理模型与条件对抗学习相结合”,“author”:“Li”,“year”:“”2019年”,“日记标题”:“CVPR”},{“key”:“10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0165”,“article-title”:“CLEARER:图像恢复的多尺度神经架构搜索”,“author”:“Gou”,“year”:“2020”,“journal-title“:”NeurIPS“}”,{author“:”Lin“,”year“:”2017“,”journal-title“:”CVPR“},{“key”:“10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0175”,“首页”:“7103”,“article-title”:“多人姿势估计级联金字塔网络”,“author”:“Chen”,“year”:“2018”,“journal-title”:“CVPR”},“key“:”10.1016//j.neucomm.2021.05.0086_b01-80“,”doi-asserted-by“:”crossref“,“非结构化”:“H.Zhao,j。石晓琦,王晓霞,贾杰,金字塔场景解析网络,载:CVPR,IEEE计算机学会,2017年,第6230\u20136239页。doi:10.1109\/CVPR.2017.660。doi:10.1109\/CVPR.2017.660.“,”doi“:”10.1109\/CVRR.2017.660“},{“key”:“10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0185”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“H.Tang,D.Xu,N.Sebe,Y.Wang,j.Corso,Y。Yan,《多通道注意力选择GAN与跨视图图像翻译的级联语义指导》,载于:CVPR,计算机视觉基金会,2019年,第2417\u20132426页。doi:10.1109\/CVPR.2019.00252。http:\/\/openaccess.thevf.com/content_CVPR_2019\/html\/Tang_Multi-Channel_Antertation_Selection_GAN_With_Cascaded_Sematic_Guidance_for_Cross-View_CVPR_2 019_paper.html。“,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2019.00252“},{“问题”:“4”,“关键”:“10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0190”,“首页”:“600”,“文章标题”:“图像质量评估:从错误可见性到结构相似性”,“卷”:“13”,“作者”:“王”,“年份”:“2004”,“日志标题”:”IEEE TIP“}“问题“:”13“,”关键“:”1016\/j.neucom.2021.00 5.086_b0195“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”800“,”doi“:”10.1049\/el:20080522“,”article-title“:”图像质量评估中psnr的有效范围“,”volume“:“44”,”author“:”Huynh-Thu“,”year“:”2008“,”journal-title”:“Electronics Letters”},{“key”:“10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0200”,“unstructured”:“D.P.Kingma,j。Ba,Adam:随机优化方法,载:ICLR,2015。http://\/arxiv.org\/abs\/1412.6980“},{“key”:“10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0205”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Y.Yang,H.Lu,通过递归层次增强网络的单图像去噪,收录于:ACM MM,2019,第1814\u20131822页。doi:10.1145 \/3343031.3351149。https:\/\/doi.org\/10.1145\/3343031.3351149“,”doi“:”10.1145\/334031.3351149“},{“key”:“10.1016\/j.neucom.2021.05.086_b0210”,“unstructured”:“H.Zhang,V.Sindagi,V.M.Patel,使用条件生成对抗网络的图像去训练,IEEE TCSVT.”}],“container-title”:[“Neurocomputing”],“original-title“:[],”language“:”en“,”link“:[{”URL“:”https:\/\/api.elsevier.com/content\/article\/PII:S092523121008419?httpAccept=text\/xml“,”content-type“:”text\/.xml“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”text-mining“},{“URL”:“https:\/\/api.elsevier.com/content\/article\/PII:S092523121008419?httpAccept1=text\/plain“,”内容类型“:”文本\/plaine“,”content-version”:“vor”,“intended-epplication”:“text-mining”}],”存放“:{“date-parts”:[2023,3,5]],“date-time“:”2023-03-05T23:13:56Z“,”timestamp“:1678058036000},”score“:1,”resource“:{主要”:{“URL”:“https:\/\/linkinghub.elsevier.com/retrieve\/pii\/S0925231208419”}},“subtitle”:[],“shorttitle”:[],“issued”:{“date-parts”:[2021,10]]},‘references-count’:42,‘alternative-id’:[”S09252312100 08419“],”URL“:”http:\/\/dx.doi.org\/10.1016\/j.neucom.2021.05.086“,”关系“:{},”ISSN“:[”0925-2312“],”ISSN-type“:[{”value“:”0925-2312“,”type“:”print“}],”主题“:[],”published“:{”date-parts“:[2021,10]]},“assertion”:[{“value”:“Elsevier”,“name”:“publisher”,“label”:“此文章由”},{维护“值”:“金字塔完全残差网络用于单幅图像去标记“,”name“:”articletitle“,”label“:”Article Title“},”{“value”:“Neurocomputing”,“name”:“journaltitle”,“label”:“Journal Title”},{“value”:“https:\/\/doi.org\/101016\/j.neucom.2021.05.086”,“name:”articlelink“,”标签“:”CrossRef doi link to publisher maintained version“}”,{”value“:”文章“,”name:“”content_type“,”label“:”content-type“},{“value”:“\u00a9 2021 Elsevier B.V.保留所有权利。”,“name”:“copyright”,“label”:“版权所有”}]}}